A maturity model for guiding the transition towards data-driven organizations in the Industry 5.0 era

Les organisations axées sur les données visent à prendre leurs décisions commerciales en s’appuyant sur des données, considérées comme l'or du 21e siècle. De nombreuses organisations se retrouvent face au challenge d’optimiser l’utilisation de leurs données afin de prédire les événements futurs, d’adapter rapidement leurs stratégies et de renforcer les plans et les modèles d'entreprise. Cependant, des études montrent que de nombreuses organisations continuent de rencontrer des difficultés pour tirer pleinement parti des avantages provenant des données. En outre, les organisations manquent d'une culture des données adéquate, de structures de gouvernance et de compétences en matière de traitement des données.Les modèles de maturité existants pour la transformation numérique, la gestion des données et les organisations axées sur les données manquent d'une approche globale, indépendante du secteur d’activité et validée par la pratique pour relever les défis de l'industrie. En outre, la numérisation et l'automatisation croissantes des processus dans les organisations favorisent la prise en compte des facteurs humains dans le développement et l'introduction des technologies au niveau organisationnel. Par conséquent, l'industrie 5.0 tente de recentrer la stratégie de transformation sur l'humain plutôt que sur la technologie uniquement.Dans ce contexte, il devient crucial de tenir compte de l'augmentation du volume de données en investissant non seulement dans les systèmes de données, mais aussi dans les personnes qui interagissent et travaillent avec les données. Pour ce faire, cette thèse propose un modèle de maturité conçu pour capturer systématiquement l'état d'une organisation sur son chemin de transformation numérique. Ce modèle sert également de fondement pour créer une feuille de route destinée à améliorer l'organisation pour qu’elle devienne davantage centrée sur les données, tout en mettant également l'accent sur le développement des compétences en matière de gestion des données. L'intégration plus poussée des personnes dans l'utilisation des technologies avancées peut permettre d'améliorer l'innovation, la productivité et la responsabilisation.Pour ce faire, ce travail suit l'approche de développement du modèle de De Bruin en deux itérations. Dans la première itération, un modèle de maturité pour la gestion des données est proposé, modèle basé sur un modèle de référence utilisé dans la pratique depuis plus de dixannées. La proposition du nouveau modèle vise à incorporer tous les éléments clés d'une organisation pilotée par les données, en mettant l'accent sur les interdépendances nécessaires pour évaluer les niveaux de maturité. Le modèle fourni des recommandations ciblées pour relever les défis liés aux données pendant cette transition. La première itération identifie également la nécessité de réaliser un modèle de maturité de la maîtrise des données, modèle réalisé en deuxième itération. Dans le contexte de l'industrie 5.0, ce modèle DLMM met davantage l'accent sur la dimension humaine. Son objectif est d'évaluer le niveau de maturité des compétences en matière de données et de permettre aux organisations de se comparer à d'autres. Les résultats peuvent également être utilisés pour établir une feuille de route soutenant la transition vers des organisations orientées vers les données et la valeur. Le modèle de maturité a une structure modulaire et peut être étendu pour s'adapter à l'évolution des conditions du marché. L'ensemble du travail est basé sur une étude de terrain qui a été menée dans l'environnement de recherche industrielle pendant trois années, complétée par une analyse approfondie de la littérature de recherche dans les domaines connexes. Des interviews d'experts, des enquêtes, des sessions de brainstorming et des conférences d'invités, ainsi que le soutien actif et l'accompagnement de projets concrets de gestion de données ont été les principaux moyens pratiques de développer et de valider les résultats.